学習データ生成のための視覚的自然さに基づく複数の固有ベクトルを用いた形状セグメンテーション
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概要
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既提案の視覚的な自然さを表現する形状特徴量に基づく形状セグメンテーション手法を,グラフラプラス行列の複数の固有ベクトルを用いてグラフクラスタリングをおこなうように拡張をする.提案手法により生成した形状セグメントは,基準形状の形状を変換する領域を直感的に選択するために用いられる.非均一相似変換により基準形状から生成した類似形状を,機械学習で用いる形状データとすることが目的である.
- 2014-02-24
著者
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